【摘 要】
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目的:评价基于人工智能（AI）的CT影像预测肺腺癌浸润性的诊断性能。方法:通过PubMed、Embase、Cochrane图书馆、Web of Science、中国知网、SinoMed、万方和维普等数据库，检索2011年1月1日-2021年6月30日公开发表的基于AI的CT影像预测肺腺癌浸润性的所有文章。以诊断试验的纳入和排除标准筛选文章并提取关键特征信息。通过软件MetaDiSc 1.4和Sta
【基金项目】
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国家自然科学基金（81871321,81930049,82171926）； 上海市青年科技英才扬帆计划（20YF1449000）； 上海长征医院2020年度院创新型临床研究项目（2020YLCYJ-Y24）； 上海长征医院金字塔人才工程；
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目的:评价基于人工智能（AI）的CT影像预测肺腺癌浸润性的诊断性能。方法:通过PubMed、Embase、Cochrane图书馆、Web of Science、中国知网、SinoMed、万方和维普等数据库，检索2011年1月1日-2021年6月30日公开发表的基于AI的CT影像预测肺腺癌浸润性的所有文章。以诊断试验的纳入和排除标准筛选文章并提取关键特征信息。通过软件MetaDiSc 1.4和Stata 16.0进行Meta分析。以浸润性腺癌作为阳性结果、非浸润性腺癌作为阴性结果，计算合并后的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断比值比，绘制集成受试者操作特征（SROC）曲线并得出曲线下面积（AUC）。基于Meta回归探究异质性的来源。使用敏感性分析验证Meta分析结果的可靠性。结果:共12项研究入选，包括4066例患者的4325枚肺结节，磨玻璃结节占97%。研究间存在异质性，故指标合并采取随机效应模型。合并后的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断比值比分别为0.86、0.82、4.55、0.19和28.31,AUC为0.9110。Meta回归结果表明AI算法的不同是异质性的来源，敏感性分析显示Meta分析结果的可靠度高。结论:基于AI的CT影像对肺腺癌浸润性有较高的预测能力，可向医生提供更确切的诊疗信息，进而优化患者的治疗方案。
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